Simple AI Agents with N8N

ai agent with n8n

Memasuki tahun 2025, saya memutuskan untuk memperdalam pengetahuan di bidang Artificial Intelligence (AI). Fokus utama saya adalah memahami bagaimana AI dapat diintegrasikan ke dalam pengembangan aplikasi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

Dalam pengembangan AI agent, terdapat beberapa pendekatan yang dapat ditempuh. Pendekatan pertama adalah pengembangan dari awal (from scratch) menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Golang, atau Rust. Alternatif lainnya adalah menggunakan platform no-code/low-code seperti N8N, Make, dan Zapier yang menawarkan antarmuka visual drag-and-drop. Untuk memulai perjalanan ini, saya memilih N8N sebagai platform pengembangan.

Apa itu N8N?

n8n (diucapkan sebagai "n-eight-n") adalah alat alur kerja (workflow) self-hosted otomatis yang kuat dan dapat menghubungkan berbagai aplikasi dan layanan. Ini adalah alternatif open-source untuk platform seperti Zapier dan Make (sebelumnya Integromat), memungkinkan Anda untuk membuat alur kerja otomatisasi yang kompleks dengan antarmuka visual.

Dalam artikel kali ini, saya tidak akan menjelaskan tentang n8n secara detail, karena saya akan fokus membahas tentang AI Agent. Namun, jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang n8n, Anda dapat mengunjungi n8n.io.

Tujuan Pengembangan

Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan AI agent yang dapat mengotomatisasi proses pembuatan Bug Report. Sebagai seorang Software Engineer, penanganan bug merupakan bagian integral dari siklus pengembangan perangkat lunak. Namun, proses dokumentasi bug yang komprehensif seringkali memakan waktu dan dapat mengganggu fokus dalam penyelesaian masalah.

Dalam proses dokumentasi bug, terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan:

  1. Pembuatan Bug Task di ClickUp dengan deskripsi awal permasalahan
  2. Pendokumentasian detail bug melalui Issue di GitHub
  3. Penyampaian informasi bug kepada tim melalui platform Slack

Implementasi Issue Workflow

Tahap awal pengembangan dimulai dengan pembuatan workflow otomatis untuk mengintegrasikan ketiga platform (ClickUp, GitHub, dan Slack) dalam satu alur kerja yang terstruktur.

n8n-issue-agent

Workflow di atas terdiri dari beberapa komponen utama:

  1. Trigger Node: Berfungsi sebagai pemicu workflow dan dapat diaktifkan melalui workflow lainnya
  2. Custom Data Node: Berperan dalam standardisasi format data yang diterima dari trigger node
  3. Switch Node: Mengidentifikasi dan mengarahkan alur berdasarkan service yang mengalami bug, dengan Fallback node sebagai penanganan alternatif
  4. GitHub Node: Menginisiasi pembuatan issue di repositori GitHub
  5. ClickUp Node: Membuat dan mengelola task di platform ClickUp
  6. Slack Node: Mengirimkan notifikasi otomatis ke channel Slack yang ditentukan

Create AI Agent

Setelah membuat workflow untuk membuat issue, selanjutnya saya membuat workflow untuk AI Agent dan menghubungkan dengan workflow Create issue, seperti berikut ini:

n8n-issue-agent

Trigger Node

Dari gambar di atas terdapat dua trigger node, yaitu:

  1. Slack Trigger di gunakan untuk menerima pesan dari Slack.
  2. Chat Trigger di gunakan untuk debugging workflow.

Sebenarnya dalam n8n terdapat banyak trigger yang bisa kita gunakan. Anda bisa mengganti Slack trigger dengan Telegram, atau custom Webhook.

AI Agent Node

AI Agent node merupakan otak dari workflow. Node ini bertugas untuk menerima pesan, mengolahnya dan memanggil workflow lain sesuai pesan yang di terima. Terdapat beberapa bagian penting dari AI Agent Node, yaitu:

  1. Chat model: Model yang digunakan untuk mengolah pesan. Terdapat beberapa model yang bisa kita gunakan, seperti model dari Open AI, Anthropic, hingga Ollama.
  2. Memory: Memory merupakan node untuk menyimpan history dari pesan, sehingga AI Agent dapat memahami konteks dari pesan yang di terima. Terdapat beberapa adapter memory yang bisa kita gunakan, seperti Window Memory, Postgres, Redis, dan lain-lain.
n8n-agent-detail
  1. Tools: Tools merupakan sekumpulan node atau workflow yang bisa dipanggil oleh AI Agent.
n8n-issue-detail

Dari gambar di atas, kita bisa memberikan detail tentang tool, sehingga AI Agent bisa memahami kegunaan dari tool tersebut. Kita harus memberikan deskripsi yang detail untuk meningkatkan akurasi pemanggilan tool.

Demo

Setelah setup workflow dan kredensial selesai, kita bisa melakukan demo seperti dibawah ini.

n8n-slack-demo-1

Setelah workflow selesai dijalankan, ai agent akan membuat thread sesuai channel yang telah ditentukan.

n8n-slack-demo-2

Setelah itu saya tinggal melengkapi detail issue pada github dan click up dengan menuju link yang telah dikirimkan oleh AI Agent.

Kesimpulan

Implementasi AI Agent ini telah berhasil mengotomatisasi proses dokumentasi bug melalui integrasi Slack, GitHub, dan ClickUp. Dengan hanya mengirimkan pesan melalui Slack, sistem secara otomatis membuat issue di GitHub, mencatat task di ClickUp, dan mendistribusikan notifikasi ke tim terkait.

Otomatisasi ini menghasilkan efisiensi waktu yang signifikan dalam proses dokumentasi bug, memungkinkan tim untuk lebih fokus pada penyelesaian masalah teknis.

N8N menyediakan platform yang ideal untuk pengembangan prototype AI Agent dengan antarmuka visual yang intuitif. Namun, perlu diperhatikan bahwa pada tier gratis, N8N memiliki keterbatasan dalam hal konkurensi, di mana hanya satu workflow yang dapat dijalankan pada satu waktu.

Untuk implementasi skala enterprise, pengembangan AI Agent menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Golang, atau Rust dapat menjadi solusi yang lebih optimal. Meski demikian, untuk penggunaan personal atau tim kecil, N8N yang dijalankan pada mesin lokal sudah cukup memadai dan memberikan fleksibilitas yang baik dalam pengembangan sistem otomatisasi.